Pour percevoir son environnement, il faut non seulement pouvoir le capter, mais aussi interpréter les données de façon judicieuse — ceci reste un défi pour les robots.
Les robots destinés au grand public sont de plus en plus présents dans notre quotidien, mais ils restent aujourd’hui assez proches de plates-formes à roues ou volantes (aspirateurs, tondeuses, drones par exemple). L’industrie est équipée de bras spécialisés, pour l’assemblage et la manutention. Ces robots industriels et du quotidien ont un point commun : ils disposent de peu de capteurs leur permettant de percevoir le monde. Ceci les rend plus simples à gérer, mais limite grandement leurs capacités.
On observe néanmoins depuis quelques années l’émergence de robots beaucoup plus complexes. Les robots humanoïdes, comme ceux de Boston Dynamics ou plus récemment Tesla, en sont les exemples les plus frappants. Ces robots plus perfectionnés restent aujourd’hui des robots de recherche : ils peuvent faire beaucoup plus de choses, mais leur programmation nécessite beaucoup plus de capteurs, comme c’est le cas d’Atlas, le robot de Boston Dynamics, sur cette vidéo.
Si leurs capacités mécaniques sont de plus en plus spectaculaires, la difficulté principale aujourd’hui est de donner aux robots des capacités de perception pour pouvoir interagir facilement avec leur environnement.
En effet, c’est bien notre perception de l’environnement qui nous permet, à nous, humains, de reconnaître et de localiser des objets pour les attraper, d’estimer leurs trajectoires pour anticiper leurs positions, de nous déplacer d’un point à un autre en évitant les obstacles par exemple.
La perception peut aujourd’hui être basée sur différents capteurs qui…
Auteur: Stéphane Bazeille, Enseignant chercheur en robotique, Université de Haute-Alsace (UHA)
